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茶叶等级评价是检测茶叶品质的一项重要技术指标。通过提取红茶高光谱成像技术下的图像特征和光谱特征,构建一种基于图谱融合方法、适用于英德红茶等级评价的快速无损判别模型。首先制备3种不同等级的红茶样本,采用t分布-随机近邻嵌入和主成分分析对光谱数据进行降维可视化分析,然后从影响内在品质角度用连续投影法提取每种化学值的特征波长,通过多模型共识策略和竞争性自适应重加权算法-连续投影法筛选得出表征其内在品质的最佳特征波长组合,并建立基于遗传算法优化支持向量机的等级判别模型;其模型的训练集准确率为88%,预测集准确率为78.33%。为了融合外形纹理差异,先提取最佳特征波长组合对应的高光谱图像;采用图像掩膜消除背景的干扰和采用图像主成分分析消除多波长图像间的冗余信息,然后采用灰度共生矩阵和局部二值化算法提取主成分前三维主成分图像与特征光谱融合,并建立基于特征融合的遗传算法优化支持向量机等级判别模型,且基于第三主成分图像特征融合模型判别效果最佳,训练集准确率提升至98%,预测集准确率提升至96.67%。 相似文献
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基于线性判别法的生菜农药残留定性检测模型研究 总被引：1，自引：0，他引：1
针对农副产品农药残留超标现象,提出一种快速高效无损检测菜叶农药残留的方法。以4组生菜叶片为研究对象,分别喷洒丙酮和3种不同浓度的乐果农药(乐果和丙酮的体积比为1∶100、1∶500、1∶1 000),利用近红外高光谱成像仪采集生菜样本的高光谱图像(871.61~1 766.32 nm)。在生菜高光谱图像中选取感兴趣区域(ROI)并提取该区域的平均光谱,对ROI内的图像进行主成分分析(PCA)处理,提取PC1、PC2图像的纹理特征。采用连续投影算法(SPA)和主成分分析方法 (PCA)选取光谱数据的特征波长,分别利用线性判别法K最近邻法(KNN)、马氏距离(MD)和Fisher判别分析(FLDA)方法建立基于全波段、特征波段下光谱特征和光谱与纹理融合特征的农药残留检测模型。结果表明,基于SPA特征光谱和主成分图像纹理特征融合信息的Fisher模型较好,训练集和测试集分类正确率分别为98.9%和100%,利用近红外高光谱图像技术结合信息融合及Fisher算法鉴别农药残留等级是可行的。 相似文献
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以生长期为10 d的杂草稻和水稻为研究对象,采集其高光谱图像信息,对其进行滤波预处理后,利用主成分分析方法优选出1448.89 nm和1469.89 nm波长下的特征图像.对每个特征图像,分别提取其形状特征、纹理特征和颜色特征,共18个特征变量.基于这些特征变量,利用神经网络方法建立杂草稻和水稻的判别模型,模型训练时杂草稻和水稻的回判率都为100％;预测时,杂草稻的回判率为92.86％,水稻的回判率为96.88％.研究表明,利用高光谱图像技术快速鉴别稻田苗期杂草稻是可行的. 相似文献
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油桃外部缺陷的高光谱成像检测 总被引：2，自引：0，他引：2
采用高光谱(420~1 000 nm)成像技术对"中油9号"油桃的4种外部缺陷(裂纹果、锈病果、异形果和暗伤果)进行检测判别。对400个样本(4种外部缺陷样本和完好样本)运用偏最小二乘回归(PLSR)从全波段中分别提取了10条特征波长,分别为497、534、657、677、696、709、745、823、868、943 nm。缺陷样本的高光谱图像经过主成分分析后,对876 nm下的单波段图像通过掩膜、Sobel算子处理,并对主成分图像经过区域生长算法实现缺陷样本的缺陷区域分割。对光谱数据进行主成分分析得到前10个主成分值,并对图像数据采用灰度共生矩阵(GLCM)提取得到6项图像纹理指标(均值、对比度、相关性、能量、同质性、熵值)。将主成分值和纹理值融合建立极限学习机(ELM)模型对油桃外部缺陷进行检测判别。结果表明,该模型对缺陷样本的判别正确率为91.67%,完好样本的正确率为100%。 相似文献
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基于高光谱成像分析的冬枣微观损伤识别 总被引：1，自引：0，他引：1
为减少微观损伤引起的储藏腐烂损失,延长冬枣的储藏期,提高冬枣的储藏效益,以山东沾化冬枣为研究对象,利用高光谱成像系统采集轻微损伤发生不到1 h的冬枣损伤部位的高光谱图像,得到波长在871~1 766 nm范围内的256幅高光谱分量图像。结合无信息变量消除法及相关系数法进行特征波长筛选,剔除不敏感波段,选取了944、1 035、1 187、1 376 nm 4个特征波长。对以上4个特征波长对应的分量图像进行主成分分析,选择第1主成分图像作为待分割图像,对其进行灰度变换等图像预处理,并运用自适应阈值分割法对其进行图像分割,实现了轻微损伤区域的有效识别。对100个轻微损伤冬枣样本的识别试验结果表明,所提方法的正确识别率为98%。 相似文献
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基于近红外光谱分析法的奶粉品质快速检测 总被引：1，自引：1，他引：0
选择11个品牌的10多种配方奶粉,共80个样品,使用PDA型近红外光谱仪采集奶粉漫反射光谱,波长范围1 089～2 219 nm.对光谱进行了SNV、软阈小波消噪及一阶微分预处理,通过比较主成分在不同波长上的权重分布,选择不同波段建立校正模型和进行预测精度分析.结果表明,奶粉的蛋白质和脂肪的近红外光谱信息主要分布于1 100～1 400 nm和1 800～2 200 nm波段内,采用小波消除原始光谱的噪声能提高校正模型的稳定性和预测精度,可以利用PDA型近红外光谱快速检测多品牌、多类型配方奶粉中蛋白、脂肪含量. 相似文献
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基于近红外高光谱成像的猕猴桃早期隐性损伤识别 总被引：6，自引：0，他引：6
为了研究识别早期隐性损伤猕猴桃的方法,以"华优"猕猴桃为对象,以900~1 700 nm范围近红外高光谱成像系统为检测设备,采集了完好无损和隐性损伤1~3 h内猕猴桃的近红外高光谱。研究发现900~1 350 nm内二者的反射光谱具有明显的差异。对此区域进行分段主成分分析,确定1 050~1 200 nm为识别损伤的最佳光谱区域。基于此最佳光谱区域内主成分图像的权重系数及波长间光谱反射值的相关性优选了4个特征波长(1 057、1 090、1 120和1 177 nm)。对该4个特征波长进行了二次主成分分析,并结合中值滤波、阈值分割及数学形态学处理方法提出了早期隐性损伤猕猴桃的识别算法。该算法对70个无损猕猴桃和70个隐性损伤猕猴桃的正确识别率分别为100%和95.7%,平均正确识别率为97.9%。研究结果表明,近红外高光谱成像技术可用于早期隐性损伤猕猴桃的识别。 相似文献
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精料补充料中肉骨粉的显微近红外成像识别 总被引：1，自引：1，他引：0
探讨了利用显微近红外成像技术识别精料补充料中肉骨粉的可行性.分别采集奶牛精料补充料和肉骨粉样品,制备沉淀颗粒,规则排列于聚四氟乙烯( PTFE)背景底板上,进行显微近红外图像采集.设置像素点大小为50 μm×50 μm,采集面积为5 000μm×5 000 μm,100×100个像素(共计10 000条光谱).光谱范围为7 800 ～4 000 cm -1,光谱分辨率为8 cm-1.采用主成分分析和模糊聚类分析,对显微近红外图像数据集进行信息提取与处理.结果显示,肉骨粉与精料补充料可依据在图像上不同的主成分得分进行区分;在主成分分析的基础上,通过模糊聚类方法可以进一步细化样本类别.研究表明,显微近红外成像方法可应用于肉骨粉快速检测中. 相似文献
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基于高光谱图像的红豆品种GA—PNN神经网络鉴别 总被引：2，自引：0，他引：2
提出一种基于高光谱图像技术的红豆品种鉴别方法。利用高光谱成像系统采集江苏、安徽、山东的3个品种共162个红豆样本高光谱图像数据,通过ENVI软件提取出红豆中感兴趣区域的平均光谱作为该样本原始光谱信息,利用SG多项式平滑对原始光谱数据进行去噪处理,由于高光谱数据信息量大,冗余性强,故需对高光谱数据进行降维,采用了连续投影算法进行特征波长选择,根据交叉验证均方根误差确定最佳特征光谱的个数为9,采用主成分分析法和独立分量分析算法进行特征波长提取,经过PCA处理,根据方差累计贡献率大于85%的标准选出7个特征波长,ICA分别提取了7、10、17个特征波长,通过测试集验证,选出17个最佳特征波长。最后分别将优选出的特征波长和提取出的最优主成分作为模型的输入。建立概率神经网络(PNN)模型测试后发现结果没有达到预期精度,引入遗传算法(GA)优化的PNN神经网络的阈值,并对隐含层节点进行最优选择。通过测试试验,所有的模型识别正确率均高于85%,其中SPA-GA-PNN模型的效果最佳,识别正确率达到了97.5%。 相似文献
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探讨了基于多进制小波变换与多维纹理特征融合相结合的遥感影像融合方法。在融合过程中,首先对高分辨率全色影像和多光谱影像进行多进制小波分解,再联合提取局部方差、局部梯度、局部能量和局部信息熵4维纹理特征,将高分辨率影像的高频分量分别与多光谱影像的高频分量以多维纹理特征进行多判据联合方法融合,形成新的高频分量,然后与多光谱影像的低频分量进行多进制小波逆变换,最后经 RGB合成为彩色影像。试验选取淮南矿区SPOT 10 m与TM 30 m空间分辨率影像,从目视判读（定性评价）、地物光谱曲线分析、定量评价指标三方面对融合方法进行了评价。结果表明,该方法既保留了原影像的光谱信息,同时也改善了影像的清晰度和分辨率,利用融合后的影像进行矿区土地利用变化监测,效果明显提高。 相似文献
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为实现烤烟等级的快速准确识别,降低人工分级中主观因素对分级结果的影响,提高烟叶分级的准确性和一致性,提出一种基于烤烟RGB图像和深度学习的多尺度特征融合的烟叶图像等级分类方法,采用ResNet50提取烟叶图像特征,并引入基于注意力机制的SE模块(压缩激发模块),增强不同通道特征的重要程度;同时,采用FPN(特征金字塔网络)对提取的由浅及深不同层级的烟叶特征进行融合,以实现烟叶多尺度特征的表达。采集皖南地区6068个烤烟的正面和背面图像用于建模和分析。结果表明,提出的烟叶分级方法的分级正确率比经典CNN(卷积神经网络)高出5.21%,分级模型在新批次7个等级烟叶上的分级正确率为80.14%,相邻等级的分级正确率为91.50%。因此,采用RGB图像结合深度学习技术可实现烤烟烟叶等级的良好识别,可为烤烟烟叶收购等级评价提供一种新方法。 相似文献
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针对一种四通道矩形排列的多光谱相机，开发了一种平行多目成像匹配模型。利用相机拍摄了田间玉米冠层图像，相机的4个通道分别为R（红）、G（绿）、B（蓝）和NIR（近红外），拍摄距离为0.5 m左右。分析了玉米冠层图像的特点，提出了一种图像匹配方法。该方法首先选择某一通道图像作为源图像，其他通道图像作为目标图像，源图像中叶片边缘作为源特征点，由该点18个方向的导数作分量构成特征向量。其次在目标图像中搜索相应的目标特征点，若在其中某一区域内的点与源特征点所在边缘方向夹角小于某阈值，将特征向量与源特征向量的距离为最 相似文献
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以2013年与2014年2期高分一号卫星影像为数据源进行浙江省海盐县沿海地带土地利用类型变化检测。面向对象的变化检测方法包括单一波段差值比值法、多层次多波段差值比值法、变化矢量分析法,为对比检测效果还进行了基于像元的多波段差值法与比值法对多光谱影像与融合影像的检测。结果表明,面向对象的变化检测总体精度为86.29%,Kappa系数为0.72,优于基于像元的变化检测方法。在面向对象的变化检测中,运用融合影像进行分层次多波段差值比值法得到的检测效果最好,优于变化矢量分析法。而基于像元的变化检测中,运用融合影像进行多波段差值法得到的检测效果较好。 相似文献
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针对多光谱图像中由于多镜头多光谱相机各通道之间存在的偏差以及传统分割方法的不适用,图像分析处理过程往往会出现无法自动化分割或分割精度较低的问题,提出采用基于相位相关算法和基于UNet的语义分割模型对田间生菜多光谱图像进行各个通道的精确配准并实现前景分割。使用Canny算法对多光谱各通道图像进行边缘提取,进而使用相位相关算法对多光谱各通道图像进行配准,单幅图像平均处理时间0.92s,配准精度达到99%,满足后续图像分割所需精度;以VGG16作为主干特征提取网络,直接采用两倍上采样,使最终输出图像和输入图像高宽相等,构建优化的UNet模型。实验结果表明：本文所提出的图像配准和图像分割网络,分割像素准确率达到99.19%,平均IoU可以达到94.98%,能够很好地对生菜多光谱图像进行前景分割,可以为后续研究作物精准表型的光谱分析提供参考。 相似文献
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为了实现无损检测生菜叶片中重金属镉的污染程度,以计算机视觉技术为研究手段,结合图像处理方法和特征选择方法,对4个梯度重金属镉胁迫的生菜叶片进行识别。首先利用数码相机获取生菜叶片图像,然后使用K-means聚类算法分割图像,对分割出的目标图像提取图像颜色、形状和纹理特征,共获取46个图像特征。为了使模型更简便和减少数据量,利用基于变量组合的变量重要性分析(VIAVC)和竞争性自适应重加权算法(CARS)对图像特征进行降维。采用偏最小二乘法判别分析(PLS-DA)和随机森林(RF)构建模型,用于生菜镉胁迫程度的识别。结果表明,在7个组合特征模型中,颜色形状纹理融合特征所建立的模型给出了最优结果,测试集分类正确率为92%。用VIAVC和CARS对颜色形状纹理融合特征进行特征选择,发现VIAVC的降维效果优于CARS。使用特征选择的变量建立模型,RF模型的训练集分类正确率和预测集分类正确率均高于PLS-DA,其中,基于VIAVC的RF模型的训练集和预测集分类正确率分别为98.0%和96.0%。可见,基于VIAVC的RF模型在大大降低了特征维数的前提下,能够较好地对不同镉胁迫程度的生菜叶片进行识别。 相似文献
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植被分类是高光谱影像分类中的特定应用问题，光谱特征和空间特征是植被分类中常用的两类特征，比较这两类特征的性能，对实际植被分类应用中选择合适的特征类型或两者的有效结合具有指导意义。用主成分分析（PCA）提取光谱特征时，常选择前几个主成分（PCs）作为光谱特征，虽然它们包含较大的信息量但并不能保证较高的类别可分性和分类正确率，针对这一问题本研究提出了一种混合特征提取方法，对高光谱影像在PCA的基础上用改进的基于分散矩阵的特征选择方法选出具有较高类别可分性的PCs用于后续分类。利用一景AVIRIS高光谱植被影像，从分类精度的角度，首先比较了所提出的混合特征提取方法和原始PCA、独立主成分分析（ICA）及线性判别分析（LDA）3种常用子空间特征提取方法在高光谱影像植被分类中的性能。试验结果表明所提出的混合特征提取方法在研究中数据集1和2上均获得了最高的总体分类正确率，分别为82.7%和86.5%。与原始PCA相比，本研究提出的混合特征提取方法的总体分类正确率，在数据集1和2上分别提高了1.5%和2.5%。由此阐明了所提出的混合特征提取方法在高光谱植被分类中的有效性。对光谱特征和空间特征在高光谱影像植被分类性能的比较中，总体上空间特征获得的分类正确率比光谱特征高，特别是Gabor特征，在两个数据集上均获得了最高的总体分类正确率分别为95.5%和96.7%。由此表明空间特征较光谱特征在高光谱影像植被分类中更具优势。本研究结果为后续改进空-谱特征方法及其两者有效结合，进一步提高植被分类正确率提供了参考。 相似文献
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针对目前农田灌排系统识别研究中遥感影像分辨率不足,难以提取田间毛渠且对无水或少水灌排沟渠识别不足等问题,以内蒙古河套灌区磴口县坝塄村为研究区域,利用固定翼无人机搭载520~920 nm多光谱相机进行航拍试验,采用基于面向对象法的特征组合分层分类的提取方法对获取的高分辨率单幅多光谱影像数据进行解译,采用分割阈值为65、合并阈值为90的遥感影像最佳分割参数。利用含水田间毛渠和无水、少水田间毛渠在光谱、几何、空间关系等特征参量中表现出的与其它地物的特异性,建立不同分类层次的规则提取田间毛渠分布信息。提取结果表明,由于水体对近红外波段光谱的强烈吸收,含水毛渠提取效果很好,精度达到97.8%;无水、少水田间毛渠提取精度为75.7%。无人机遥感技术和面向对象法的特征组合分层分类方法为灌区田间渠系识别提供了一种新途径。 相似文献